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        基于隨機(jī)森林模型的精準(zhǔn)營銷研究

        2020-03-02 05:07:27鐘楚彥
        經(jīng)濟(jì)管理文摘 2020年3期
        關(guān)鍵詞:用戶模型

        ■鐘楚彥

        (同濟(jì)大學(xué))

        1 客戶畫像與精準(zhǔn)營銷

        1.1 概念闡釋

        客戶畫像指的是通過對產(chǎn)品客戶已有的消費(fèi)行為、社會屬性等信息對客戶進(jìn)行分類、標(biāo)簽化,一般由銷售方的分析師利用已有客戶數(shù)據(jù)完成。在對客戶進(jìn)行了完整的分析以后,銷售方能夠?qū)ζ滟徺I能力、產(chǎn)品忠誠度、個人喜好等作出評估,達(dá)到個性化服務(wù)的目的。而其中最重要的是,基于對客戶產(chǎn)品喜好、消費(fèi)水平的了解,銷售方能夠以最小的成本和負(fù)面影響對目標(biāo)進(jìn)行營銷,這也就是所謂的“精準(zhǔn)營銷”。目前,這種運(yùn)營模式和銷售策略已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)與零售行業(yè)。下文中將舉出幾個不同領(lǐng)域行業(yè)對客戶畫像模式的應(yīng)用案例。

        1.2 商業(yè)應(yīng)用案例

        1.2.1 音樂平臺

        近年來,隨著流行音樂文化的普及以及互聯(lián)網(wǎng)娛樂業(yè)模式的興起,各大互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺正在獲取越來越多的用戶。其中佼佼者在獲取了大體量的用戶信息后,已經(jīng)將客戶畫像工作完成得十分出色。最能體現(xiàn)其客戶畫像內(nèi)核的服務(wù)之一是“日推”機(jī)制:根據(jù)對用戶已收聽音樂的類型分析,收聽時段分析,每日在恰當(dāng)時機(jī)為用戶推送符合其喜好類型的歌曲。這種推薦模式幫助某些音樂平臺吸引了大量用戶,表現(xiàn)出大數(shù)據(jù)分析下客戶畫像的先進(jìn)性。

        1.2.2 商業(yè)銀行

        因?yàn)閷?shí)名認(rèn)證與用戶體量的原因,商業(yè)銀行擁有極為豐富的用戶數(shù)據(jù)。每個城市級單位的數(shù)據(jù)中心都管理著千萬級別的用戶。因此,商業(yè)銀行在客戶畫像項目上也擁有其他行業(yè)無法比擬的優(yōu)勢。基于存貸款額度、頻率記錄;用戶的實(shí)名注冊信息,商業(yè)銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析部門可以做出精準(zhǔn)的客戶標(biāo)簽。將結(jié)果給予銷售部門,即可完成低成本、高準(zhǔn)確度的營銷工作。而營銷結(jié)果又一次作為新數(shù)據(jù)被寫入分析數(shù)據(jù)庫,最終達(dá)到了良性循環(huán)。

        1.2.3 零售行業(yè)

        零售行業(yè)作為對于銷售能力最為依賴的行業(yè),客戶畫像模式對其的意義不言而喻。以星巴克為代表,各零售品牌對于客戶的精準(zhǔn)營銷主要通過會員制度、消費(fèi)記錄收集客戶數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)個性化服務(wù)[1]。Peter與Malkins(2017)對星巴克的營銷模式進(jìn)行了研究分析,其結(jié)論認(rèn)為會員制度收集的客戶數(shù)據(jù)對該品牌完成客戶畫像起到了關(guān)鍵作用,幫助其培養(yǎng)出良好的口碑與客戶忠誠度,創(chuàng)造了140%的額外營業(yè)額。由此可見,客戶畫像已經(jīng)在各行業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用,對行業(yè)運(yùn)營模式起到了重要影響,是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。

        2 客戶畫像的全新模型:隨機(jī)森林

        2.1 傳統(tǒng)的數(shù)字營銷模型

        對于客戶畫像項目而言,建立模型,也即決定如何“標(biāo)簽化”用戶,創(chuàng)造哪些標(biāo)簽,相應(yīng)的對應(yīng)怎樣的營銷模式,是非常關(guān)鍵的一步。建模的成功與否直接決定了最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的效果。傳統(tǒng)的營銷模型是由分析者人為挑選入模變量,即按照市場常識或理性認(rèn)知判斷何種因素(消費(fèi)行為、社會屬性等)應(yīng)該被設(shè)置為“標(biāo)簽”,從而把相應(yīng)客戶歸為一類。舉例而言,零售行業(yè)的分析者很大可能會把客戶的購買頻率、產(chǎn)品傾向性、消費(fèi)水平等作為模型中重要的參數(shù)。在得到這些“標(biāo)簽”后,銷售方通過帶入以往數(shù)據(jù),尋找同一“標(biāo)簽”內(nèi)的客戶的消費(fèi)共性,即可得到結(jié)論。如:新上市的產(chǎn)品A,在其銷售一個月后收集數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)帶有“年輕群體”、“女性”、“消費(fèi)水平高”這三個標(biāo)簽的客戶購買量明顯多于其他客戶,則可以確定產(chǎn)品受眾,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

        然而,這種傳統(tǒng)的建模方式存在很大缺陷:標(biāo)簽的選取很大程度上依賴于分析者的個人認(rèn)知。也就是說,在諸多客戶數(shù)據(jù)類別中,分析者未必能夠選擇出最優(yōu)的“標(biāo)簽”,會導(dǎo)致之后的驗(yàn)證工作量變大,甚至預(yù)測模型不準(zhǔn)確。

        2.2 隨機(jī)森林理論的起源

        對于隨機(jī)森林,需要先介紹決策樹理論。決策樹是廣泛應(yīng)用的一種樹狀分類算法。當(dāng)輸入待分類樣本時,決策樹的每一處分支都進(jìn)行一次01判斷,最終獲取該樣本對應(yīng)的一條由根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)的唯一路徑。該路徑的最后一個節(jié)點(diǎn)的類別就是樣本的所屬類別。

        隨機(jī)森林最早源于1995年的貝爾實(shí)驗(yàn)室,Tin Kam Ho所提出的隨機(jī)決策森林(random decision forests)。后由美國科學(xué)家Leo Breiman將其整理為一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,于2001年發(fā)表[2]。隨機(jī)森林是以決策樹為基本分類器的一個集成學(xué)習(xí)模型,它包含多個決策樹。當(dāng)輸入待分類的樣本時,最終的分類結(jié)果由每個單個決策樹的輸出結(jié)果投票決定。換而言之,它是在樣本通過隨機(jī)選取的多個決策樹后,將這些決策樹的結(jié)果歸總整理出的分類結(jié)論。

        2.3 隨機(jī)森林模型的應(yīng)用

        該模型在被創(chuàng)造后,逐漸被廣泛的應(yīng)用于金融分析、科學(xué)研究等領(lǐng)域。近年來,隨著商業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型愈演愈烈,商業(yè)機(jī)構(gòu)能夠獲得的數(shù)據(jù)體量全面、維度升高,許多企業(yè)也開始應(yīng)用隨機(jī)森林模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。在商業(yè)應(yīng)用中,隨機(jī)森林模型的運(yùn)轉(zhuǎn)模式大致如下:分析者將銷售方已有的所有數(shù)據(jù)集全部應(yīng)用,生成多個決策樹。而后,將樣本通過隨機(jī)森林模式進(jìn)行分類。這樣的分類過程會使得客戶得到最精準(zhǔn)的“標(biāo)簽”,也即接下來模型中將用到的入模變量。在得到這些具有代表性的變量后,分析者即可使用這些變量建模,代入數(shù)據(jù)后得到對客戶進(jìn)行產(chǎn)品營銷的效果預(yù)測。

        2.4 隨機(jī)森林模型的優(yōu)勢

        如前文中所說,相較于傳統(tǒng)的客戶畫像模型,隨機(jī)森林模型能夠省去人工選擇“標(biāo)簽”的步驟,改為由機(jī)器學(xué)習(xí)模式下大量的擬合得出結(jié)論,這顯然使得分析工作工作量減小、準(zhǔn)確度提升。與此同時,相較于一般的決策樹模型,隨機(jī)森林也有明顯的優(yōu)勢[3]:對于很多種資料,可以產(chǎn)生高準(zhǔn)確度的分類器;可以在決定類別時,評估變數(shù)的重要性;如果有很大一部分的資料遺失,仍可以維持準(zhǔn)確度;可以避免決策樹模型的過擬合問題;善于處理高維數(shù)據(jù)集。

        3 隨機(jī)森林模式下客戶畫像的展望

        3.1 隨機(jī)森林?jǐn)?shù)據(jù)能力內(nèi)核

        從前文討論中可以感受到該模型數(shù)據(jù)分析的強(qiáng)大能力。其數(shù)據(jù)處理結(jié)論的最大優(yōu)勢在于其是一種強(qiáng)目的性擬合方式,關(guān)注預(yù)測結(jié)果而非因果關(guān)系。簡而言之,具有某種社會屬性或者消費(fèi)行為的特定用戶群體可能擁有其他領(lǐng)域的共性,這種共性的來源是后部的高級因素決定的,即由某種內(nèi)在因素同時導(dǎo)致了兩種或者多種特質(zhì)。而這種新型的數(shù)據(jù)分析模型可以幫助我們跳過內(nèi)因分析,直接給出結(jié)論。舉例而言,數(shù)據(jù)擬合發(fā)現(xiàn)某商業(yè)銀行客戶群體中,高額存款用戶購買理財產(chǎn)品的可能性偏低。銷售方不需要分析這種因果關(guān)系的內(nèi)因,如推斷高存款用戶心理共性等,而可以直接取信數(shù)據(jù)建模,降低對高存款用戶理財產(chǎn)品推銷的優(yōu)先級。當(dāng)然,此種模式的前提是建模的數(shù)據(jù)體量應(yīng)當(dāng)足夠,否則會由偶然性得出錯誤結(jié)論。

        3.2 數(shù)據(jù)信息跨領(lǐng)域商業(yè)合作

        當(dāng)下行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)合作在比較普遍,其作用機(jī)理也更容易理解:更大的數(shù)據(jù)樣本能夠推得更準(zhǔn)確的結(jié)果。然而,這種合作也具有明顯的局限性:同行業(yè)內(nèi)的客戶可能有很大程度重復(fù),重復(fù)的客戶數(shù)據(jù)只能夠增大個體數(shù)據(jù)量,對于模型建立沒有質(zhì)的幫助。而不重復(fù)的客戶數(shù)據(jù)很可能代表了兩個企業(yè)或品牌客戶的自然選擇,對另一方的客戶群體并無參考價值。

        基于隨機(jī)森林模型對高維度數(shù)據(jù)處理的明顯優(yōu)勢,新型商業(yè)客戶畫像模型有能力對引入的其他維度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。由此,如果企業(yè)或者商業(yè)機(jī)構(gòu)能夠展開跨領(lǐng)域合作,則會有諸多更明顯的收益。

        結(jié) 語

        文章介紹了現(xiàn)有的商業(yè)數(shù)據(jù)分析模式,提出隨機(jī)森林模型在客戶畫像建模中的應(yīng)用,并基于此探討了數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢的內(nèi)核,展望了跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)合作的可能。目前國內(nèi)市場中,上述討論中的跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)合作案例還很少。這一方面是因?yàn)榫薮篌w量的數(shù)據(jù)需求對多數(shù)銷售方來說十分困難,另一方面也是基于用戶信息安全的考量。未來市場中對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行跨領(lǐng)域商用是否能得到允許,其運(yùn)作方式與合法性究竟如何制定,還需要進(jìn)一步研究。但這其中包含的巨大利好,應(yīng)當(dāng)值得研究者發(fā)掘和嘗試。

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